设计公司做网站价格,培训机构出来的前端好找工作吗,聚名网官网登录,网站建设高手要学多久CART#xff08;Classification and Regression Tree#xff09;算法是一种基于树的机器学习算法#xff0c;用于分类和回归分析。它使用一种叫做分类和回归树#xff08;CART#xff09;的决策树结构#xff0c;通过将数据集分割成多个子集来建立模型。
CART#xff0…CARTClassification and Regression Tree算法是一种基于树的机器学习算法用于分类和回归分析。它使用一种叫做分类和回归树CART的决策树结构通过将数据集分割成多个子集来建立模型。
CARTClassification and Regression Tree算法是一种基于树的机器学习算法用于分类和回归分析。它使用一种叫做分类和回归树CART的决策树结构通过将数据集分割成多个子集来建立模型。
CART算法的Python实现如下
# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加载数据集
dataset datasets.load_iris()
X dataset.data
y dataset.target
# 将数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state1)
# 使用CART算法训练模型
clf DecisionTreeClassifier(criteriongini)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy np.sum(y_pred y_test)/len(y_test)
print(Accuracy: %.2f % accuracy)
